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df-workflow 工作流引擎

创建: 2026-06-10 | 状态: 初稿

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概述

df-workflow 是 DevFlow 的核心引擎，负责 DAG 定义、拓扑排序、节点执行、状态流转和事件广播。引擎不感知具体业务逻辑。

当前状态

功能	状态
DAG 数据结构	✅ 已实现
拓扑排序	✅ 已实现
DagExecutor (顺序执行)	✅ 已实现
同层节点并行执行	✅ 已实现
Node trait 定义	✅ 已实现
状态机 (WorkflowRunStatus)	✅ 已实现
EventBus (broadcast)	✅ 已实现
条件表达式引擎	⚡ 仅支持 true/false
断点续跑	⬜ 待实施（引擎整体无暂停/恢复/快照机制，缺乏底层基础设施支撑）

核心设计

Node trait

#[async_trait]
pub trait Node: Send + Sync {
    async fn execute(&self, ctx: NodeContext) -> NodeResult;
    fn schema(&self) -> NodeSchema;
    fn is_blocking(&self) -> bool { false }
    fn node_type(&self) -> &str;
}

// NodeResult = anyhow::Result<NodeOutput> 的别名
// ctx 按值传递（非引用），由 executor 在每层构建

NodeContext / NodeOutput（node.rs）

执行上下文与输出结构,由 executor 在每层为每个节点构建。

NodeContext 字段:

字段	类型	职责
node_id	NodeId	当前节点 ID
inputs	HashMap<String, NodeOutput>	上游节点输出,key 为上游节点 ID
config	serde_json::Value	节点配置参数
execution_id	String	工作流执行 ID
event_bus	EventBus	事件总线(可 Clone,广播状态变更)
node_status	StateMachine	节点状态机(用于检查取消状态)

NodeOutput 字段与构造器:

成员	签名	说明
data	serde_json::Value	输出数据
metadata	HashMap<String, String>	输出元数据
empty()	() -> Self	空输出(data = Null,空 metadata)
from_value(data)	(Value) -> Self	从 JSON 值构造(空 metadata)

NodeOutput derive Debug/Clone/Serialize/Deserialize;NodeContext 仅 Debug/Clone(StateMachine 非 Serialize)。

节点注册机制（NodeRegistry）

节点工厂注册表，据 DagDef.node_type 字符串创建 Box<dyn Node> 实例，桥接可序列化定义与运行时 trait object。

方法	签名	职责
new	() -> Self	创建空注册表
register	(&mut self, type_name: &str, factory: F)	注册一个节点工厂（F: Fn(&Value) -> Box<dyn Node>）
create	(&self, type_name: &str, config: &Value) -> Result<Box<dyn Node>>	按类型名 + 配置创建节点实例，未注册则报错
build_dag	(&self, def: &DagDef) -> Result<Dag>	从 DagDef 构建完整运行时 Dag（建节点 + 加边，自动分发条件边）
is_registered	(&self, type_name: &str) -> bool	检查类型是否已注册
registered_types	(&self) -> Vec<&str>	列出所有已注册类型名

Default 实现仅注册占位 script 工厂（unimplemented!），实际 ScriptNode 由 df-nodes crate 注册。

DAG 执行流程

1. 接收 WorkflowDef (DAG 定义)
2. 拓扑排序 → 得到执行层 (layers)
3. 逐层执行:
   - 同层节点并行（`futures::future::join_all`，已实现）
   - 阻塞/非阻塞节点当前同等异步执行（`is_blocking` 未被 executor 消费，人工等待逻辑规划中、当前未实现）
4. 状态变更通过 EventBus 广播
5. 节点完成后仅更新内存态（`StateMachine` + `outputs` HashMap），无持久化快照（规划中）

DAG 定义序列化（dag_def.rs）

区分两层表示：运行时 Dag 持 Box<dyn Node>（trait object，不可序列化）；可持久化的 DagDef / NodeDef / EdgeDef 均 #[derive(Serialize, Deserialize)]，用于模板与存盘。NodeRegistry::build_dag 负责从 DagDef 还原运行时 Dag。

方法	签名	职责
DagDef::new	() -> Self	空定义
DagDef::add_node	(&mut self, id, node_type, config: Value)	加节点定义（label 默认 None）
DagDef::add_edge	(&mut self, source, target)	加普通边（condition=None）
add_edge_with_condition	(&mut self, source, target, condition)	加带条件表达式的边
from_dag_edges	(&dag: &Dag) -> Self	从运行时 Dag 反推定义；注意只能还原边的 condition 与节点的 node_type，config 一律填 Value::Null（无法从 trait object 反推）

事件类型

事件枚举定义在 df-core::events::WorkflowEvent，DagExecutor 通过 EventBus::send 广播。

执行器实际广播的（executor.rs）：

• NodeStarted / NodeCompleted / NodeFailed
• WorkflowCompleted

枚举已定义但执行器当前未触发（df-core::events 中存在，DagExecutor 不发）：

• NodeProgress（节点进度）
• NodeOutput（节点输出流）
• WorkflowPaused（暂停等待外部输入）
• WorkflowFailed（工作流失败，带 failed_node）
• HumanApprovalRequest / HumanApprovalResponse（人工审批）

注：枚举中无 WorkflowStarted / WorkflowResumed，旧文档所述为误。

EventBus（eventbus.rs）

基于 tokio::sync::broadcast 的发布/订阅,内部持 broadcast::Sender<WorkflowEvent>。

方法/成员	签名	职责
DEFAULT_CAPACITY	const usize = 256	默认通道容量
new	() -> Self	用默认容量建总线
with_capacity	(usize) -> Self	指定容量建总线
send	(&self, WorkflowEvent) -> ()	广播事件(忽略接收者已关闭错误,异步)
subscribe	(&self) -> broadcast::Receiver<WorkflowEvent>	订阅事件流
emit_human_approval_request	(&self, WorkflowEvent) -> Result<usize, SendError>	发送人工审批请求(返回接收者计数)
try_recv_human_approval	(&self, execution_id, node_id) -> Option<HumanApprovalResponse>	TODO 占位:当前恒返回 None,审批响应存储/检索未实现,需配合前端
Default / Clone	—	Default 走 new;Clone 复刻 sender(broadcast sender 可 clone,共享通道)

emit_human_approval_request 与 try_recv_human_approval 为人工审批占位接口,后者未实现,执行器当前不消费审批响应(对应 is_blocking 等待逻辑亦未落地)。

状态机（state.rs）

StateMachine 维护 HashMap<NodeId, NodeStatus>，校验节点状态转换，非法转换返回错误。

合法转换链（is_legal）：Pending → Running，Running → Completed，Running → Failed。其余均拒绝。

方法	签名	职责
new / get	... -> Self / (&NodeId) -> NodeStatus	创建；取状态（缺失默认 Pending）
set_running	(&mut self, NodeId) -> Result<()>	Pending → Running
set_completed	(&mut self, NodeId) -> Result<()>	Running → Completed
set_failed	(&mut self, NodeId) -> Result<()>	Running → Failed
set_waiting	(&mut self, NodeId)	设为 Waiting，绕过转换校验（直接 set）
set_skipped	(&mut self, NodeId)	设为 Skipped，绕过转换校验
is_cancelled	(&NodeId) -> bool	是否为 Cancelled（同样无对应 setter，外部直接 set）
snapshot	() -> &HashMap<NodeId, NodeStatus>	全量状态快照引用

Waiting / Skipped / Cancelled 三态暂未纳入 is_legal 校验链，对应的 set_* 直接 insert，可从任意态跳转。

Dag 对外 API（dag.rs）

方法	签名	职责
new	() -> Self	空 DAG
add_node	(&mut self, id: NodeId, node: Box<dyn Node>)	加节点
add_edge	(&mut self, source, target)	加普通边（condition=None）
add_edge_with_condition	(&mut self, source, target, condition: String)	加带条件边
predecessors	(&NodeId) -> Vec<NodeId>	上游节点 ID
successors	(&NodeId) -> Vec<NodeId>	下游节点 ID
topological_layers	() -> Result<Vec<Vec<NodeId>>>	BFS 分层拓扑排序，同层可并行；检测到环时报 Workflow 错误（"DAG 中存在环"）

Edge { source, target, condition: Option<String> } — condition 为可选条件表达式，由 conditions.rs 求值。

条件表达式引擎（conditions.rs）

ConditionEngine::evaluate(expr: &str, context: &Value) -> Result<bool> — 仅支持 "true" / "false" 字面量(区分大小写,先 trim() 去空白)。

默认放行(安全风险):空串、"True"/"FALSE" 等大小写不匹配字面量、以及任意非 true/false 字面量(如 "yes"、"1"、"$.status == 'completed'")均回退为 Ok(true) 并 tracing::warn!。即条件不匹配时放行而非阻断,DAG 边全通 —— 无法据上游输出做条件分支。

现状:JSON Path、比较运算、contains、逻辑组合均未实现(context 参数当前未被使用,仅占位对齐签名)。详见 B 路线决策接入需求。

依赖关系

df-core (类型、事件、错误)
  ← df-workflow
    ← df-nodes (节点实现)
    ← df-stages (阶段节点)

文件结构

crates/df-workflow/src/
├── lib.rs        — 模块入口
├── dag.rs        — DAG 数据结构与拓扑排序
├── dag_def.rs    — 可序列化 DAG 定义（DagDef/NodeDef/EdgeDef）
├── executor.rs   — DagExecutor
├── node.rs       — Node trait + NodeContext/Output
├── state.rs      — 状态机
├── eventbus.rs   — EventBus（broadcast）
├── registry.rs   — NodeRegistry（节点类型注册表）
└── conditions.rs — 条件表达式引擎

🔮 决策能力接入需求（B 路线）

2026-06-12 记录。executor 分层并行已具骨架，conditions 为最大空壳。

AI Chat（B 路线）从单链 ReAct 升级为规划式协作时，本引擎需补两处：

1. condition.rs::ConditionEngine::evaluate() —— 当前只认 "true" / "false" 字面量，默认 Ok(true)，DAG 边全通，无法据 AI 输出做条件分支。需补：

   • JSON Path 取值（从上游节点输出读字段）
   • 比较运算（== != > < >= <=）
   • contains / 字符串匹配
   • and / or / not 组合

2. executor 分层并行接入 agentic loop —— topological_layers + join_all 已实现（测试 test_same_layer_runs_in_parallel），但仅喂静态 DAG。需让 run_agentic_loop 内动态生成的 DAG 走这条并行通道，而非单轮串行 process_tool_calls。

详见 Phase 2 计划 - 决策能力升级。

相关文档

• df-nodes 节点集合
• Phase1 架构决策